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一种三维髋臼指数的自动计算方法

  • 专利名称
    一种三维髋臼指数的自动计算方法
  • 发明者
    刘欣, 卢虹冰, 赵黎, 梁正荣, 史正星, 孟杰
  • 公开日
    2014年8月13日
  • 申请日期
    2014年5月15日
  • 优先权日
    2014年5月15日
  • 申请人
    中国人民解放军第四军医大学
  • 文档编号
    A61B5/055GK103976754SQ201410206419
  • 关键字
  • 权利要求
    1.一种三维髋白指数的自动计算方法,其特征在于,包括以下操作 1)处理器根据髋关节的CT或MRI数据,基于PV-MAP方法提取骨信息,并生成相应的三维图像; 2)在三维空间中,对髂骨两侧内壁的Y状软骨的中心点进行标定,然后把连接两个中心点的水平线Y-Y作为旋转轴,穿过旋转轴,建立一个与髋白边缘相交的剪切面;随后在剪切面内,将Y状软骨中心点与髋臼边缘点构成的直线A-B与Y-Y水平连线组成的角度Θ,进行斜率计算得到该剪切面的髋白指数Al测量值,即得到二维髋白指数; 3)在三维图像空间内,当绕旋转轴旋转时,对形成的每个旋转剪切面重复步骤2)的计算,可得到O~180°旋转范围内的所有旋转剪切面的Al测量值,即得到三维髋臼指数; 4)将在不同旋转剪切面计算所得到的Al测量值映射到二维直角坐标系中,得到环绕髋臼半球面边缘的Al分布曲线,并将其输出2.如权利要求1所述的三维髋白指数的自动计算方法,其特征在于,所述将Al测量值映射到二维直角坐 标系为X轴从小到大依次描述旋转角度;Y轴描述各个旋转角度计算所得到的三维髋臼指数
  • 技术领域
    [0001]本发明属于髋关节发育不良检测
  • 专利摘要
    本发明公开了一种三维髋臼指数的自动计算方法,通过将二维AI指数测量扩展到三维,允许获取环绕整个髋臼半球面边缘的所有AI指数,从而能够更准确地表现DDH的病变状态;此外本发明建立的3D?AI指数的自动计算方式,避免了传统2D?AI指数测量过程中由于临床医生主观性所引起的计算差异。
  • 发明内容
  • 专利说明
    一种三维髋臼指数的自动计算方法
  • 专利详情
  • 全文pdf
  • 权力要求
  • 说明书
  • 法律状态
一种三维髋臼指数的自动计算方法【技术领域】,涉及一种三维髋白指数的自动计算方法。[0002]髋关节发育不良(Developmental Dysplasia of the Hip, DDH)是指由于髋臼发育缺陷造成髋白对股骨头的覆盖不良,是儿童肢体畸形的常见病。主要表现为髋白外上方和前方缺损,髋白变浅,髋关节中心外移,还可伴有髋关节不同程度的半脱位,脱位或错位变化。DDH是当今骨科领域的常见疾病,不同遗传背景以及不同种族的发病率有所不同,总体上新生儿发病率为1.5~5%。,在美国新生儿DDH的平均发病率大致在1.5%o ;在我国发病率为0.91%。~8.2%。,平均为3.5%0。DDH患者多为婴幼儿和学龄儿童,该类疾病严重影响患者的肢体发育和功能以及患者的生活质量。[0003]虽然针对髋关节发育不良存在多种诊断及治疗方式,但由于缺陷类型及治疗方式复杂且小儿病变特征具有个体性,仅靠传统的二维(2D)图像及二维指数,难以准确反映患者病变部位的空间位置和解剖信息,因此手术优良率不高(约为60~70% ),股骨头再脱位、股骨头骺坏死和髋关节僵直等并发症的发生率较高。
[0004]本发明是通过以 下技术解决方案来实现:[0005]1、一种三维髋白指数的自动计算方法,其特征在于,包括以下操作:[0006]I)处理器根据髋关节的CT或MRI数据,基于PV-MAP方法提取骨信息,并生成相应的三维图像;
[0007]2)在三维空间中,对髂骨两侧内壁的Y状软骨的中心点进行标定,然后把连接两个中心点的水平线Y-Y作为旋转轴,穿过旋转轴,建立一个与髋臼边缘相交的剪切面;随后在剪切面内,将Y状软骨中心点与髋臼边缘点构成的直线A-B与Y-Y水平连线组成的角度Θ,进行斜率计算得到该剪切面的髋白指数Al测量值,即得到二维髋白指数;
[0008]3)在三维图像空间内,当绕旋转轴旋转时,对形成的每个旋转剪切面重复步骤2)的计算,可得到0°~180°旋转范围内的所有旋转剪切面的Al测量值,即得到三维髋臼指数;
[0009]4)将在不同旋转剪切面计算所得到的Al测量值映射到二维直角坐标系中,得到环绕髋臼半球面边缘的Al分布曲线,并将其输出。
[0010]所述将Al测量值映射到二维直角坐标系为:X轴从小到大依次描述旋转角度;Y轴描述各个旋转角度计算所得到的三维髋白指数。
[0011]与现有技术相比,本发明具有以下有益的技术效果:
[0012]本发明通过对患者髋关节影像数据进行分析,提出一种新的三维髋白指数,并建立了相应的三维定量测量方法,以更准确地反映DDH的病变位置及程度,辅助提高髋关节发育不良的检测。
[0013]本发明将二维Al指数测量扩展到三维,允许获取环绕整个髋白半球面边缘的所有Al指数,从而能够更准确地表现其发育状态特征。
[0014]本发明建立的3D Al指数的自动计算方式,避免了传统2D Al指数测量过程中主观性带来的计算差异,能够提供更具有客观性的信息。



[0015]图1是Y状软骨示意图;
[0016]图2是三维Al指数计算流程图;
[0017]图3是基于PV-MAP算法的骨分割结果。(a)-(c)为原始CT图像;(d)-(f)为骨分割结果;
[0018]图4是三维Al指数的定量测量。(a)为Y-Y点确定;(b)为正交平面的Al测量值;(c)为3D Al指数分布曲线(上部曲线表示左侧指数分布,下部曲线表示右侧指数分布);
[0019]图5是正常人与DDH患者三维Al指数分布示意图(20° -150° )。(a)为正常组(N = 13) ; (b)为异常组(N = 15)。

[0020]对于髋关节发育不良的诊断,髋臼指数(Acetabulum Index, Al)的定量测量是一个非常有效的辅助方式。例如:当患者髋臼指数大于40°时需要实施手术治疗。通过定量分析,可对髋白完善度进行判定,同时也可对术后治疗效果的评价提供依据。目前临床诊疗模式下,测量通常直接在患者的X线光片或CT断层图像上进行,得到的仅是与水平面垂直的二维冠状面的髋臼指数值,如图1所示,难以准确反映缺损的位置及程度。考虑到髋臼的三维形态变化,采用三维髋白指数可使医生得到环绕整个髋白半球面边缘的所有变化及缺损情况,从而能够更准确地表现其发育状态和解剖特征。例如对Al的3D定量计算有助于反映髋臼和股骨间的相互关系、髋臼到近股骨头中心点的相对距离等。然而,目前临床上缺少对三维指数的准确定义和测量方法,为其测量带来了难度。本发明通过将二维Al测量概念延伸,利用图形学的投影变化及坐标平移技术对三维空间中的组织结构进行映射,基于CT或MRI断层图像,结合髋臼和股骨间的相互空间关系,提出了一种新的3D Al指数定义,以及相应的自动计算方法。
[0021]在三维空间中,如图1~图3所示,首先对髂骨两侧内壁的Y状软骨的中心点进行标定。然后把连接两个中心点的水平线(Y-Y连线)定义为旋转轴,穿过旋转轴,建立一个与髋臼边缘相交的剪切面。随后在剪切面内,将骨中心点与髋臼边缘点构成的直线(A-B连线)与Y-Y水平线组成的角度(Θ),进行斜率计算即得到Al测量值。在三维图像空间内,当绕旋转轴(Y-Y轴)旋转时,对形成的每个旋转剪切面重复上述计算,得到0°~180°旋转范围内的所有Al值。最后将这些Al值映射到二维坐标系中,将得到环绕髋白半球面边缘的三维Al分布曲线,如图4所示。
[0022]本发明提出的3D Al指数的自动计算方方法,包括以下操作
[0023]I)读入CT或MRI数据,基于PV-MAP算法提取骨信息; [0024]处理器根据髋关节的CT或MRI数据,基于PV-MAP方法提取骨信息,并生成相应的三维图像;
[0025]2)在3D空间中,确立Y-Y点;在O度平面内,依据Al指数的定义,计算Al值;
[0026]在三维空间中,对髂骨两侧内壁的Y状软骨的中心点进行标定,然后把连接两个中心点的水平线Y-Y作为旋转轴,穿过旋转轴,建立一个与髋臼边缘相交的剪切面;随后在剪切面内,将Y状软骨中心点与髋臼边缘点构成的直线A-B与Y-Y水平连线组成的角度Θ,进行斜率计算得到该剪切面的髋白指数Al测量值,即得到二维髋白指数;
[0027]3)以Y-Y为旋转轴,对形成的每个旋转剪切面重复上述计算,得到0°~180° Al值;
[0028]在三维图像空间内,当绕旋转轴旋转时,对形成的每个旋转剪切面重复步骤2)的计算,可得到0°~180°旋转范围内的所有旋转剪切面的Al测量值,即得到三维髋臼指数;
[0029]4)将生成的Al值映射到二维坐标系中,获得三维Al分布曲线。
[0030]将在不同旋转剪切面计算所得到的Al测量值映射到二维直角坐标系中,得到环绕髋臼半球面边缘的Al分布曲线,并将其输出。
[0031]为了评估算法的性能,在第四军医大学第一附属医院选择4个志愿者、10个患者进行患侧与健侧髋曰发育情况的对比性研究。10个患者中,左侧异常2例,右侧异常3例,双侧异常5例;年龄2岁I月至4岁。研究过程中,使用PQ6000型多层螺旋CT对病人扫描获取样本数据,扫描范围从髂前下脊到小转子。具体参数为:扫描层厚3mm,重建层厚2mm,扫描参数120kV,70-120mA(由患者的体形大小决定)。实验结果表明:
[0032]I)医生手动测量值与系统自动测量值无显著差别,如表1所示;
[0033]2)如图5所示,对比2D Al值,3D Al测量值提供了更为丰富的信息,从而能够医生提闻诊治的准确性。
[0034]在本发明中,对CT/MRI图像中骨骼进行准确的分割是至关重要的,因为它是定量计算实现的基础,分割误差会给后期进行的定量分析及手术计划的模拟带来严重错误。针对图像中存在的局部体(Partial Volume, PV)效应,尤其是弱边缘效应的影响,采用基于PV混合模型的最大后验概率准则(Maximum a Posteriori, MAP)对获得的图像进行分割,分割结果如图3所示。
[0035]表1、正侧位医生手动测量与系统自动测量Al值比较
[0036]

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